珠江三角洲西部典型乡镇稻米与根系土重金属元素含量关系研究

曹宁， 孙彬彬， 曾道明*， 文美兰， 吴超， 贺灵， 成晓梦

(1.桂林理工大学地球科学学院， 广西 桂林 541006；2.自然资源部地球化学探测重点实验室， 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所， 河北 廊坊 065000；3.联合国教科文组织全球尺度地球化学国际研究中心， 河北 廊坊 065000)

水稻是我国的主要粮食作物，分别占粮食总播种面积和总产量的 24%和40%，且稻米是世界第二大主食，我国有65%以上的人以稻米为主食[1-4]。近年来，食品安全问题越来越受到人们的重视，稻米重金属超标等报道也逐渐增多，农作物种中重金属含量水平与暴露风险的评价成为了研究热点[5]。重金属通过各种方式、路径进入土壤中，然后从土壤中转移至水稻稻米中，进而通过食物链进入人体中，不仅影响着植物正常的生长发育，对于人类的生命健康安全也存在着巨大的威胁与隐患[6]。重金属在土壤-作物系统中的迁移和累积是一个复杂的动态过程，除了与耕种土壤中的重金属含量有关外，还往往与作物种类、土壤重金属有效态含量、土壤机械组成、有机质、pH等因素有关[7-9]。已有学者针对土壤-稻米系统中的元素迁移特征进行了大量研究。例如，Moreno等[10]认为pH会影响土壤有机质的溶解性，对元素的行为、活动性产生影响；Vega等[11]认为土壤酸性降低，会增强土壤吸附金属元素；Halim等[12]认为土壤有机质可结合并固定土壤中的金属元素，且有机质大部分为固态，可以降低土壤金属的毒性；细颗粒的土壤如黏土、粉砂等相较于粗粒级的土壤较能富集重金属元素，重金属的迁移能力、生物有效性也与土壤黏粒中的含量显著相关[13-17]；李杰等[18]在广西南宁市郊的研究发现，土壤理化性质对稻米富集元素具有显著影响，土壤pH与水稻Cd呈显著负相关；王腾云等[19]对福建土壤-稻谷重金属关系的研究表明，土壤Pb含量与稻谷Pb含量呈显著正相关，但土壤Cd稻米Cd并无显著关系，并且蒋彬等[20]研究认为重金属在系统中的迁移还受水稻基因性的控制，不同品种的水稻对于重金属的迁移存在显著差异。以上说明重金属的迁移转化受多方面因素主导。

在土壤-稻米系统中，稻米中重金属含量的高低决定着重金属对人体的危害，但稻米中重金属含量的分析测试需要大量资金与大量时间[21]。因此，一些学者进行研究并且发现，综合土壤理化性质土壤重金属含量等因素，能够较好地预测作物中重金属的浓度：如Adams等[22]结合土壤Cd含量、Cd有效态含量和土壤pH值对小麦中的Cd含量进行预测，结果发现相关性较好；Adams等[22]和McBride[23]建立了甜菜、玉米等作物的Cd含量、土壤Cd含量、pH之间的回归模型，回归系数达到0.90以上，拟合效果好；刘情等[24]在苏南典型区依据土壤理化指标、重金属总量等建立了稻谷Cd、Hg等元素的回归预测方程，可靠性较好，并且可以预测稻米籽实中的Pb含量；赵科理等[25]使用土壤理化性质以及重金属形态建立了重金属迁移模型，较好地拟合了富集系数与土壤理化性质以及重金属形态。前人建立的模型通常与多元回归分析法相结合，多元回归结合经验模型是估算稻米Cd最常用的方法[26]，并且可以推广到所有重金属。该方法是对影响稻米Cd累计的各类性质如土壤Cd含量、土壤pH值、土壤有机质、土壤质地等相关因子进行分析测定后，采用最小二乘法估计模型参数来建立的数学模型，模型的决定系数(R2)越接近于1，模型拟合结果越好，反之则较差[27]。并且，一般来说构建模型的影响因子越多，相对的模型拟合结果越好。如Kempen等[28]研究表明以土壤全Cd含量、pH值、土壤黏粒和SOM为影响因子建立的多元回归预测模型(R2=0.66)，比仅以土壤全Cd作为影响因子构建的简单线性预测模型(R2=0.28)有更好的预测效果。王梦梦等[29]使用对数模型建立了多元回归方程，通过不断引入变量(影响因子)的方法，得出多元回归方程的影响因子越多，相关系数(模型)越大，预测效果越好。并且由于重金属含量水平、土壤元素含量存在空间差异，不同地区得出的结果也存在明显的差异。因此，对于实际产地土壤-稻米重金属迁移影响因素研究是有必要的。

元素、健康、地质学三者的结合现在已成为地质学、环境学等学科的重要研究课题。有研究表明，人体内元素的丰缺水平有很大一部分取决于其所处环境中的元素含量水平以及传输情况(生物有效性)[30]。所以，重金属的空间分布与在土壤—稻米—人体系统中的迁移和人类健康关系密切，将地球化学与医学结合起来进行研究，对于探寻很多疾病的来源以及提升人体健康的地质环境因素、分布特征意义重大。本文以土壤-稻米系统为研究对象，在珠江三角洲西部佛山市高明区明城镇与更合镇主要农田区，采集151组稻谷及对应根系土样品，测定了稻米及根系土中8项重金属元素含量，以及根系土中pH、Corg、常量元素及大量植物营养元素等理化指标，对于土壤重金属迁移转化的影响因子进行分析，明确主要驱动因子，构建定量的预测模型并进行验证，以探索重金属在土壤-稻米中的迁移转化规律，并通过该模型对水稻中重金属元素含量进行估算，以期为区域土地资源安全管护提供科学依据。本项工作是土地质量评价与环境调查等研究中的一项重要内容，对于研究稻米重金属安全阈值和环境质量安全标准以及提高稻米的食用安全性也具有重要意义。

1 实验部分

1.1 样品采集与预处理

研究区位于珠江三角洲西北部，佛山市高明区明城、更合两镇，主要以丘陵盆地为主。土地利用类型多样，包括有林地(58%)、水田(13%)、旱地(2%)等。水田主要分布在明城镇东北部的盆地、明城镇中部盆地与河谷。交通便利，人口较为密集。根据研究区水稻种植情况，于2017年稻谷收获季节，共采集151件稻谷样品，同时采集了对应表层根系土样品，研究区位置与采样点布设如图1所示。

图1 研究区位置及采样点位示意图Fig.1 Schematic diagram of the location of the study area and sampling points

样点布设遵循代表性和均匀性原则，采样点控制3/4个采样格面积以上。丘陵山区采样点布设在土壤易于汇集的平缓坡地、山脚平坝等部位，采集广泛分布的成熟土壤。当水域面积占采样单元格的2/3以上时，布设采集沉积物样品。采样点距离公路、铁路、村镇、厂矿等点状污染源100m以上。

样品采集依据行业标准《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T 0295—2016)，在采样田块GPS定位点及其周围20～50m范围内，设置5个子采样点，每个位置等量采集0～20cm的耕层土壤并合并为1kg左右的样品，并在土样采集位置采集稻谷样品，装入洁净的布袋中，样品质量为1kg左右。样品采集完成后，将土壤样品自然阴干，使用洁净的木槌进行捶打，使之完全过10目尼龙筛，将过筛好的样品混合均匀，称取200g装入洁净的纸样袋中，送实验室检验。稻谷晾干后，去除杂物，脱粒去皮，称取200g装入洁净的纸样袋中，送至实验室以供分析测试。

1.2 样品分析

土壤与稻米样品分析测试均由中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所中心实验室完成，其中土壤样品分析测试As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn和N、P、K、SiO2、Al2O3、TFe2O3、Corg、pH等指标[31-33]；稻米样品分析测试As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等元素含量。本次分析测试按照《区域生态地球化学评价规范》(DZ/T 0289—2015)和《生态地球化学评价样品分析技术要求》(DD2005-03)执行。

样品的分析测试方法、检出限及标样合格率分别见表1，精密度和准确度符合规范要求，分析数据质量可靠。

表1 土壤和稻米样品分析方法和分析质量控制参数Table 1 Analysis methods of soil and rice samples and their control parameters of analysis quality

2 结果与讨论

2.1 根系土和稻米重金属含量特征

2.1.1根系土

根系土重金属元素含量特征见表2。数据表明，研究区以酸性土壤为主，pH<5的强酸性土壤达到45%，pH值在5.0～6.5之间的酸性土壤占40%；土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等元素含量平均值与全国土壤元素背景值[36]对比得出，Cd、Hg明显高于全国土壤元素含量背景值，As、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn低于全国土壤元素含量背景值。对比第一次全国土壤污染调查获得的广东省土壤重金属含量均值[34]以及广东省表层土壤均值[35]可以看出，8种元素含量均低于第一次全国土壤污染调查获得的广东省土壤重金属含量均值；Cd、Hg、Pb略高于广东省表层土壤均值。调查区稻田根系土元素含量特点为Cd、Hg、Pb含量略高。李婷婷等[37]对珠三角地区重金属异常来源研究认为，Cd异常受西江冲积洪积物控制明显，由西江从上游携带富含Cd的物质，在三角洲地区受水动力等影响沉积形成，因此受西江等自然因素的影响Cd含量略高；韩志轩等[38]在2018年的研究中利用因子分析得出，Hg、Pb主要受到人为的影响较为严重。

表2 土壤样品重金属含量统计(N=151)Table 2 Statistics of heavy metal content in soil samples (N=151)

根据土壤酸碱度的不同，对比《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准》(GB中的农用地土壤污染风险管制值可以发现，调查区土壤较为洁净，所有重金属元素均不存在超过GB 15618—2018中的污染风险管制值的情况，除根系土As、Cd、Hg、Pb、Zn元素的个别样品外，其余元素均未超过土壤风险筛选值，并且As、Cd、Hg、Pb、Zn均为轻微超标。其中Hg有29件样品略高于土壤风险管制值；6个样品As含量超标；2个样品Cd超标，其中1件超标样品接近风险管制值；3件样品Pb超标；1件样品Zn超标。所有超标点位均为孤立个点，未形成集中连片的情况。综上所述，研究区水稻根系土总体污染风险较低，仅As、Cd、Hg、Pb、Zn可能存在轻微生态风险。

2.1.2稻米

稻米重金属含量统计见表3，由表中的数据可获得以下特征。

(1)本文将研究区稻米As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等元素含量与《食品安全国家标准 食品中污染物限量》(GB 2762—2017)相比发现，稻米中只有Cd、Pb出现了超标的情况，Cd超标率相对较高，达到了17%，Pb超标率较低。稻米中Cd的平均含量0.118μg/g，最大值为0.457μg/g，共有26件水稻样品Cd含量超标(0.2μg/g)，除1件样品含量较高外，其余样品均略微超过标准限值。Pb的平均含量0.078μg/g，最大值为0.32μg/g，有4件稻谷样品Pb含量(0.2μg/g)超标。其余重金属元素未出现超标情况。

(2)富集系数(BCF)为植物与根系土元素含量的比值，通常以该系数来表征植物对于土壤元素的富集能力。王腾云等[19]在福建沿海地区研究得出，稻谷对Cu、Zn等元素的富集系数大于As等其他重金属元素。李杰等[18]对南宁市郊的研究得出，稻谷对Zn、Cu富集系数高于其他重金属元素。本次研究Zn、Cu富集系数也较高，Zn的富集系数达到1.19，Cu富集系数为0.273，即Zn、Cu呈现出较强的迁移能力，但Cd的富集系数达到了1.4，说明研究区Cd极易从土壤迁移到稻米中。根据前文结果，稻米中Cd已经出现超标的情况，并且Cd具有较大的生物毒性，在土壤中具有较高的化学毒性[39]，因此Cd的危害需要引起重视。

(3)由表2、表3中数据可以看出，土壤部分样品As、Cd、Hg、Pb、Zn超过土壤风险筛选值，且稻米中As、Cd、Pb也出现了超标的情况。针对土壤与稻米中重金属超标情况进行了点对点的验证，经验证，部分稻米超标的点位对应的土壤含量也存在超标的情况，但也有部分稻米含量超标的点位对应的土壤点位不存在超标的情况。对土壤元素总量与对应稻米中的元素含量进行相关性分析(表4)可以看出，只有Cd、Cu、Hg相关性较好，这体现了土壤与稻米中重金属含量关系较为复杂，稻米中重金属含量不仅受到土壤重金属含量的影响，还受到土壤理化性质等其他因素的影响。

表3 稻米样品重金属含量统计(N=151)Table 3 Statistics of heavy metal content in rice samples

2.2 土壤-稻米系统元素迁移影响因素

大量研究表明[6,40-41]，土壤-稻米系统中重金属吸收运移受到多种因素的影响，土壤元素总量、pH值、有机质、黏土矿物、氧化还原条件、营养元素(N、P、K)含量以及土壤微生物活性、植物种类及其生理机制都会影响到土壤-稻米系统中重金属的化学形态和迁移能力[42]。不同土壤条件、作物种类对重金属的吸收迁移规律，是预防土壤以及作物中重金属元素污染危害的基础支撑[43]。所以，研究土壤-稻米系统元素迁移影响因素至关重要。

2.2.1土壤重金属总量

土壤重金属总量与稻米重金属含量的相关系数见表4。分析结果表明，在p<0.01的置信条件下，稻米中Cd(R=0.344、p<0.01)、Cu(R=0.250、p<0.01)含量与对应的土壤元素总量呈正相关；Hg(R=-0.255，p<0.01)含量与对应的土壤元素总量呈负相关，这表明土壤Cd、Cu、Hg含量直接影响着稻米中Cd、Cu、Hg含量，其中Cd、Cu存在显著正相关，Hg存在显著负相关。Cd具有较大的生物毒性，并且在土壤中具有较高的化学毒性[39]，说明Cd较容易从土壤中迁移至稻米中并对人体造成危害。聂呈荣等[44]在2010年在佛山地区菜地土壤中全量Cd与蔬菜中部分的元素含量进行分析对比的研究中，发现Cd含量在土壤-作物系统呈极显著正相关关系。所以控制土壤Cd总量可以控制稻米中的含量，可以通过抑制外源Cd的输入来控制土壤以及稻米中的Cd含量来实现，从而控制Cd污染。Cu作为植物生长的必需元素，通常表现为较强的迁移能力[18]；因此，土壤与稻米中的Cu具有较好的正相关。另一方面，As、Cr、Pb、Zn在稻米与根系土之间无显著相关性，表明土壤As、Cr、Pb、Zn并不会直接显著影响稻米中的含量。周国华[40]认为，在土壤-稻米系统中，土壤重金属全量代表的是该元素各种形态的综合，并未代表土壤中重金属的生物有效性，总量虽然能代表元素在土壤中的富集程度，但重金属生物可利用性、生物毒性更大程度上取决于形态分布，即相比于土壤全量，土壤有效态重金属含量更能促进谷物产品中重金属的积累[45]。也有研究表明，土壤中Pb、Ni、Cr均为土壤中移动性较差、不易被作物吸收的元素[46-47]，因此作物中的这三种元素含量一般较低，且作物中的含量与土壤中的含量一般无相关关系。这也可能为研究区土壤与稻米中的Pb、Ni、Cr的相关性较差的原因。

表4 稻米与根系土样品重金属含量及土壤理化性质相关系数(N=151)Table 4 Correlation coefficient of heavy metal content and physical and chemical properties of rice and root soil samples (N=151)

研究区稻米与根系土之间Hg呈显著负相关，其中原因可能与土壤元素形态与土壤其他理化性质(土壤pH、土壤有机质、土壤N、P、K含量等)有关。如随着土壤中总Hg增加，土壤中的碳酸盐结合态等稳定形态的Hg比例增加而有效态的Hg比例较低，使土壤中的Hg较难迁移至稻米中。

2.2.2土壤理化性质

土壤理化性质与稻米元素含量相关系数见表4，可以看出有以下特点。

(1)除Pb外，土壤Corg与其他重金属均呈显著负相关。表明土壤Corg对除Pb外的重金属稻米累积有直接显著的影响。有研究表明，重金属与有机质具有高亲和性，带负电荷的有机质对金属阳离子具有吸附作用，从而抑制土壤重金属元素向稻米中迁移[43]，本次研究中除Pb外的重金属元素的行为印证了该结果。另一方面，由于Pb在土壤中的活动性较低，使其难从土壤迁移到稻米中，因此有机质较难影响Pb在土壤-作物系统中的迁移。也有研究表明，土壤有机质可以通过影响重金属土壤有机结合态从而控制其迁移转化；小分子量的有机质与重金属络合或螯合，会增加重金属元素的移动性[41]。说明土壤有机质通过多种途径控制以及影响重金属在土壤-作物间的迁移。并且可以通过施用一些有机肥，在提高土壤肥力的同时，减少As、Cd、Hg、Ni等迁移进入稻米的比例，从而降低土壤重金属污染的生态风险，这也是通过増施有机肥固化土壤重金属进而达到修复重金属污染土壤的机理所在[48]。

(2)土壤pH与稻米Ni含量显著负相关(R=-0.161，p<0.05)，与Pb含量呈显著正相关(R=-0.170，p<0.05)，表明土壤酸碱度对土壤-稻米中Ni、Pb迁移有显著影响。而除Ni、Pb外的其他重金属元素，土壤酸碱度对其的迁移无显著影响。已有研究表明[49]，珠三角大多数农用土壤pH值越高，吸附重金属的能力越高，原因有:土壤pH增强，增大了土壤胶体表面的负电荷，减缓吸附阻力，促进沉淀能力；而在低pH条件下，土壤中的H+增加了重金属在土壤中交换位的竞争，使得土壤对于重金属的吸附减少，增强了重金属的生物有效性。土壤酸碱度主要通过影响重金属化合物在土壤溶液中的溶解度来控制重金属的行为[48]，酸性越强Ni越容易从土壤迁移至稻米。另一方面，碱性增强，多数重金属吸附固定作用也增强，大概率是碱性条件下重金属生物有效性下降从而导致Ni较难迁移进稻米中。因此，可以解释土壤pH增大，Ni在土壤-稻米中迁移受到抑制的现象。所以，在改良土壤以及控制重金属的生物有效性时，可以利用该规律，提供通过调节土壤酸碱度来调控土壤重金属生物有效性，达到阻隔或者较少水稻对土壤重金属吸收，保障稻米食用安全性的土壤重金属污染控制技术[19]。并且在酸性土壤分布区通过适量施用石灰从而减轻重金属污染是土壤污染修复的传统手段[10]。而在另一方面，对于Pb以及其他重金属元素，土壤pH对其在土壤-作物间迁移呈促进以及无显著影响的可能原因是:研究区以酸性、强酸性土壤为主，土壤酸碱度变化对元素迁移影响并不显著，而如果当土壤酸碱度上升至中性及碱性时，将会增加土壤中的可溶有机质，从而可能会影响重金属在系统中的迁移[40]，其中的有机质也参与了影响。

(3)孙彬彬等[50]对黄河沿岸土壤进行研究得出，土壤重金属等微量元素与土壤常量组分硅、铝、铁之间的关系密切常量组分之间的比值(铁×铝)/硅或者铝/硅在一定程度上反映土壤质地。因此，本文采用硅铝比(SiO2/Al2O3)来表征土壤质地，也代表着土壤黏闭性的高低，数值越大，黏闭性越差。由表5可以看出，SiO2/Al2O3与稻米重金属富集系数均存在显著正相关关系，即土壤粒径越大，黏闭性越差，迁移至稻米中重金属越高。王腾云等[19]在2016年研究中得出黏闭性的土壤可减少稻谷对于Cd的吸收。通过对比可以看出，不同的地区，不同元素，SiO2/Al2O3对于重金属的迁移有着不同的影响。所以，SiO2/Al2O3为影响重金属在土壤-稻米间迁移的重要因素，黏闭性强的土壤可以减少重金属向稻米中迁移。

(4)土壤全N与稻米中除Pb外重金属富集系数具有负相关；土壤全P与稻米除Cd外重金属富集系数具有负相关关系；土壤K2O与Cd、Zn、Pb等元素具有负相关关系。刘兰英等[51]研究(2018年)也发现土壤N、P、K与土壤重金属也存在不同程度的正、负相关。一方面，使用氮肥磷肥会改变土壤的酸碱度，对重金属的溶解度以及重金属在土壤中的形态造成影响，从而影响重金属的迁移，另一方面，不同性质和不同形态的肥料也会影响重金属溶解能力[48]。所以，可以通过増施肥料降低土壤重金属迁移能力，从而降低生态风险。

2.3 稻米重金属含量预测模型的建立

前人经过大量的研究表明，土壤-作物中重金属的相关模型主要有指数模型、对数模型、线性模型三大类[52-56]，并且在重金属含量较低时，通常表现为线性关系[57]。这三种模型中，对数与指数模型可以相互转换，存在一定的数学关系，因此，土壤-作物系统中的重金属含量模型主要为线性的与对数线性模型。前文结果显示，稻米中重金属含量不仅与土壤重金属含量有关，还受到土壤pH、土壤质地等土壤理化性质的影响，因此将前文研究的所有影响因素作为自变量，采取对数模型(公式1)，应用逐步多元回归分析，采用最佳拟合模型，建立稻米中重金属元素的预测模型并对稻米中重金属含量进行预测。本文随机抽取130个组样本进行对数线性模型拟合，建立模型后使用剩余21组样本进行效果验证(公式2)。误差统计见表6(结果已剔除异常值)，并根据回归模型绘制了稻米元素预测值与实测值对比图(图2)。

log[C稻]=a+b[pH]+clog[C±]+

dlog[Corg]+elog[SiO2/Al2O3]+

flog[CN]+glog[CP]+…

(1)

RE=丨(Pi-C稻)/Pi丨

(2)

式中：log[C稻]为稻米中重金属含量的对数值，其余同理；a、b、c、d、e、f、g等为常数；Pi为稻米元素实测含量，C稻为稻米元素预测含量，取其平均值以及中位数验证预测模型的精确性。

从表5中可以看出，各重金属之间迁移模型的拟合程度均不相同，均到达显著相关水平。其中以Hg含量预测模型R(R=0.517，p<0.05)值最大，并且Cd、Hg、Pb等元素经过多元拟合效果通常比单因素拟合效果要好。使用拟合程度较高的Cd、Hg、Pb三个元素绘制散点图(图2)，可以看出Cd、Hg、Pb模型预测值与实测值之间有着较好的一致性，实测值与预测值基本靠近1∶1标准线分布，这与其影响因子(土壤pH、土壤元素总量等)较多以及影响因子的相关性较好有关。

图2 稻米重金属逐步回归实测值与预测值对比Fig.2 Comparison between the measured and predicted values of rice heavy metal stepwise regression

表5 研究区水稻重金属影响因素及其预测方程Table 5 Influencing factors and prediction equations of rice heavy metals in the study area

由于不同元素所受到的影响因素不相同，所以不同预测方程由不同的因素控制。例如Cd预测方程由土壤Cd总量、土壤K2O控制，Hg由土壤总氮、

土壤质地、土壤K2O控制；并且与稻米元素含量与土壤含量影响因素进行对比可以看出，预测方程采用的因子均与该元素在稻米中的含量呈显著或极显著相关，其他相关性较差或没有显著性的因子被舍弃。另外，本次研究预测模型相关系数最高为0.517，相对较小，其中的原因可能是:稻米累积重金属不仅受到土壤全量与土壤理化性质的影响，还受到重金属形态，水稻基因型[22]等因素的影响。曾翔等[58]研究结果表明，特种稻、常规早籼稻、三系杂交晚稻、两系杂交晚稻常规晚籼稻等不同品种的稻米中糙米含Cd量是逐渐降低的；李正文等[59]通过分析同一种植地块的稻米籽粒的Cd含量发现，品种间存在差异。所以这个多参数拟合模型，理论上应该已包含了土壤理化性质、重金属有效性因素，水稻基因等多种因素影响，如果预测模型中有更多的影响因子的加入，可能提升模型的拟合效果，会使模型更加精准。

通过进行误差验证(表6)可以看出，所有预测模型平均误差均在35%以下，最小值为As(7.8%)，最大值为Ni(31.6%)，且As、Cd、Cr、Cu、Pb预测模型均在20%以下，预测效果较好，精准度较高，可以作为该地区的稻米元素预测，并且可以为其他类似地区的生态风险评价以及重金属生物有效性研究提供参考。

表6 预测模型误差统计值Table 6 Statistics of prediction model errors

2.4 重金属危害与健康地质

根据前文研究结果可知，本研究区土壤与稻米较为洁净重金属含量水平不高，土壤As、Cd、Hg、Pb、Zn出现少量超标情况，稻米中Cd出现少量超标且Cd的生物有效性较高，人类过多地摄入重金属可能会引起重金属中毒、癌症、器官衰竭等危害。而食物来源则是造成重金属在体内聚集的主要来源且稻米为我国非常重要的主食[60-61]，可能存在轻微生态风险。又因为重金属迁移至稻米中受到了多种因素的影响，所以可以采取如下几点措施来切断或者抑制重金属的迁移，降低人类摄入的风险：施用有机肥料、在田内泼洒石灰、施用碱性的肥料(氮磷钾肥)。在此基础上，进行地方病、流行病、恶性肿瘤等调查，探索重金属的迁移规律、空间分布与疾病的关系，探究疾病与重金属的迁移规律、元素环境地球化学特征的内部联系与防治方法，从地质学、地质自然环境方法探讨人体健康问题。

3 结论

研究表明调查区根系土酸性较强，重金属含量较低，土壤较为洁净；少量稻米样品As、Cd、Pb轻微超过了GB 2762—2017中的限值，并且Cd元素富集系数较大，Cd存在的生态风险需要引起重视。土壤重金属总量、土壤pH值、土壤质地、土壤Corg、土壤N、P、K等因素均影响重金属在土壤-稻米系统中的迁移。使用对数线性模型，将土壤重金属总量，土壤pH、土壤质地、土壤Corg等作为自变量进行多元回归分析得到的模型误差较小，可以较好地预测当地以及相似地区的水稻籽粒中的重金属含量。

本工作对于土壤重金属污染治理修复提供了方法依据，对于开展重金属生物有效性研究以及水田土壤污染修复、相似地区生态风险评价提供了参考；并且加入了土壤中的大量营养元素(N、P、K)作为影响因素进行研究，对于探明大量营养元素对于土壤重金属迁移至稻米的影响以及为科学施肥指导提供了参考，也为探究研究区疾病与重金属地球化学特征、迁移规律的内部联系提供了思路，具有一定的现实意义。基于稻米中Cd存在超标且Cd的富集系数较大，建议调查区控制外源Cd输入、降低重金属的生物有效性，控制当地稻米食用安全性，降低土壤与稻米的生态风险与人体摄入重金属的风险。